Linear Mathematical Models In Chemical Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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作者:Not Available (NA)

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页数:524

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出版时间:2010-1

价格:$ 121.00

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isbn号码:9789812794154

丛书系列:

图书标签:

• 化学工程
• 数学模型
• 线性代数
• 微分方程
• 数值分析
• 建模
• 优化
• 传热
• 流体
• 反应工程

《化工过程优化与控制：经典方法与现代前沿》 内容简介 本书深入探讨了化工过程中优化与控制的核心理论、经典方法以及面向未来挑战的前沿技术。化工生产的本质在于高效、安全和经济地转化原料，这使得过程优化与精确控制成为现代化工体系的基石。本书旨在为化工工程师、过程控制专家以及相关领域的研究人员提供一套全面且实用的知识体系，涵盖从基本的热力学与动力学原理在控制设计中的应用，到复杂的非线性系统管理和智能决策支持。 第一部分：化工过程控制基础与经典理论 本部分聚焦于建立化工过程控制的数学基础。化工过程通常涉及质量、能量和物质的传递，其动态行为由一系列偏微分方程（PDEs）和常微分方程（ODEs）描述。 1.1 化工过程的数学建模与描述 详细阐述了如何将实际的化工单元操作（如反应器、精馏塔、热交换器）转化为可用于控制设计的数学模型。内容包括： 质量与能量守恒定律的应用： 如何基于守恒定律推导瞬态和稳态模型。 集总参数模型（Lumped Parameter Models）： 在忽略空间分布效应时的简化建模技术，适用于搅拌釜反应器（CSTR）和储罐系统。 集时-分布参数模型（Hybrid Models）： 针对涉及扩散或对流效应的单元（如管式反应器、吸收塔）的建模策略，强调 PDE 在描述空间维度变化中的作用。 模型简化与降阶技术： 介绍如何使用平衡法、特征值分析等方法，将高维、高阶的复杂模型简化为易于控制设计的低阶模型，同时评估模型失真的可接受范围。 1.2 反馈控制系统的经典设计 本章回顾了经典控制理论在化工过程中的应用，强调了时域和频域分析的重要性。 PID 控制器设计与整定： 深入剖析比例-积分-微分（PID）控制器的基本原理，详细介绍了 Ziegler-Nichols、Cohen-Coon 等经验整定法，并讨论了在存在大延迟和高增益系统中的鲁棒性考量。 一阶加纯延迟（FOPDT）模型分析： 许多化工过程可用 FOPDT 来近似。本节侧重于如何利用该模型，结合 IMC（Internal Model Control）设计出具有优良抗干扰性能的前馈-反馈控制结构。 频率响应分析： 利用波特图和奈奎斯特图分析系统的稳定裕度和性能，指导控制器参数的选择，特别是在评估系统对周期性扰动的响应方面。 1.3 过程辨识与模型验证 有效的控制依赖于准确的过程模型。本部分讲解了系统辨识的方法论。 线性系统辨识： 介绍基于历史操作数据的输入/输出数据驱动方法，包括自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型。重点讨论了白噪声检验、参数估计（如最小二乘法）以及模型阶次的确定。 非线性系统辨识挑战： 探讨了在强非线性和存在季节性或操作点漂移时的辨识难度，并介绍了分段线性化和局部模型方法。 模型验证与不确定性量化： 如何使用统计学工具（如残差分析、均方误差）评估模型的拟合优度和预测能力，为后续的优化和控制设计提供可靠依据。 第二部分：先进控制策略与多变量系统 化工过程往往是多输入多输出（MIMO）的复杂耦合系统，本部分着眼于解决这些高级控制问题。 2.1 解耦控制与前馈补偿 针对化工单元内部的强耦合现象，提出了系统性的解耦策略。 静态解耦： 基于稳态增益矩阵（如 RGA 分析）来设计预先的补偿器，以减小不同控制回路之间的相互干扰。 动态解耦： 讨论了使用逆模型或基于零相位误差传递函数（ZPETC）的动态解耦技术，旨在实现更快速、更精确的控制性能，尤其是在系统存在时间延迟的情况下。 Smith 预估器（Smith Predictor）： 作为处理大延迟问题的核心工具，详细分析了其结构、设计原理以及在模型失配时的性能退化机制。 2.2 模型预测控制（MPC）的深入应用 MPC 作为现代过程控制的核心，因其对约束处理能力和前瞻性优化能力而被广泛采用。 线性模型预测控制（LMPC）： 详细推导了基于状态空间模型和二次规划（QP）求解器的 LMPC 算法，重点讨论了如何在线性约束下，处理输入饱和、输出限制和操作变量的切换。 非线性模型预测控制（NMPC）： 介绍了将非线性模型纳入优化框架的理论基础，讨论了使用序列二次规划（SQP）或内点法求解非线性优化问题（NLP）的计算挑战和实时性问题。 MPC 在关键单元中的案例研究： 聚焦于高选择性反应器温度控制、精馏塔的波斗控制（Tray Temperature Control）以及高压合成塔的组分控制，分析了如何通过 MPC 有效管理耦合变量和操作边界。 2.3 鲁棒控制与不确定性管理 化工过程中的模型不确定性（建模误差、传感器漂移、催化剂失活）是普遍存在的。 H-无穷（$H_{infty}$）控制： 介绍如何将控制设计转化为一个最小化加权最优控制问题，以在最坏情况扰动下保证性能指标。 $mu$-合成与结构化奇异值： 针对具有特定不确定性结构的模型，讲解如何使用 $mu$-分析来量化和优化控制系统的鲁棒性裕度。 第三部分：过程优化与实时决策 过程优化是实现经济效益最大化的关键环节。本部分将控制理论与优化算法相结合。 3.1 稳态优化与灵敏度分析 线性规划（LP）与非线性规划（NLP）： 应用 Simplex 法、内点法求解化工生产的目标函数（如最小化能耗、最大化产率）受限于设备能力和原料质量的约束。 局部敏感性分析： 如何计算最优解相对于约束条件或模型参数的变化率，指导操作人员理解最优操作点的“刚度”，从而避免过度依赖高风险的极限操作点。 3.2 优化与控制的集成（Setpoint Tracking vs. Optimization） 详细讨论了如何构建一个分层控制架构，将优化层（慢速、高层）的输出作为控制层（快速、底层）的设定值。 实时优化（RTO）： 探讨了如何在在线模型和当前操作条件的基础上，周期性地重新计算最优设定点，以适应环境变化（如原料成本波动、环境温度变化）。 动态优化： 介绍了使用庞特里亚金最大值原理和动态规划解决需要时间演化策略的最优化问题，例如最优启动/停机过程或反应批次的终点控制。 第四部分：智能控制与新兴技术 本部分展望了化工控制领域的前沿发展，特别是数据驱动和人工智能技术的融合。 4.1 模糊逻辑与专家系统 在难以建立精确数学模型的系统中，模糊控制提供了一种基于专家知识的替代方案。 模糊推理系统（FIS）： 介绍如何将工程师的操作经验转化为模糊规则库，应用于复杂的、需要快速定性判断的控制任务，如浆态床的液泛控制。 4.2 机器学习在过程监控中的应用 异常检测与故障诊断： 利用主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）和深度学习网络（如自编码器）对高维过程数据进行降维和特征提取，实现对传感器漂移、阀门卡涩等早期故障的自动识别和分类。 数据驱动模型构建： 讨论如何使用神经网络（如 LSTMs 或 RNNs）直接从大规模操作数据中学习过程动态，以替代传统的物理建模，尤其适用于高保真度但难以解析的反应动力学。 4.3 供应链集成与数字化工厂 将过程控制延伸至整个工厂范围的协同管理。探讨了如何通过信息物理系统（CPS）的理念，实现从车间层到企业资源规划（ERP）层的无缝信息流和协同决策，最终迈向全自动化的“熄灯工厂”。 本书通过严谨的数学推导、丰富的化工案例和对前沿技术的深入剖析，致力于提供一个既扎实又具有前瞻性的过程控制与优化解决方案的参考指南。

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